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报告目录
2022-2025年中国大数据行业深度分析及发展前景评估研究报告
第一章 大数据产业相关概述 21
第二章 2019-2021年国际大数据产业发展分析 23
2.1 全球大数据产业总体发展分析 23
2.1.1 产业发展变革 23
2.1.2 产业发展阶段 24
2.1.3 产业规模状况 24
2.1.4 细分市场格局 25
2.1.5 产量区域分布 26
2.1.6 重点企业分析 27
2.1.7 企业融资分析 28
2.2 全球大数据产业发展特点 28
2.2.1 国家战略布局加快 28
2.2.2 制造业成为融合重点 29
2.2.3 5G成为数字基建关键 30
2.2.4 数字贸易规则制定加快 30
2.2.5 数据的合规性受到重视 31
2.3 欧盟大数据产业发展布局 32
2.3.1 欧洲数据治理条例草案 32
2.3.2 欧盟数据经济规模分析 33
2.3.3 欧盟推进大数据产业发展 33
2.3.4 欧盟大数据产业战略特点 33
2.3.5 产业战略建设的相关启示 34
2.3.6 欧盟布局大数据产业应用 34
2.3.7 欧盟大数据产业人才规划 34
2.4 美国大数据产业发展分析 37
2.4.1 大数据发展扶持政策 37
2.4.2 大数据产业发展战略 37
2.4.3 大数据应用案例分析 37
2.4.4 大数据协同创新措施 38
2.4.5 大数据技术发展措施 38
2.4.6 大数据产业发展趋势 39
2.5 日本大数据产业发展分析 39
2.5.1 大数据发展历程 39
2.5.2 大数据相关法规 39
2.5.3 大数据发展趋势 40
2.5.4 大数据预防灾害 40
2.5.5 “限定提供数据”条款 41
2.5.6 对我国大数据法律启示 41
2.6 其他国家大数据产业发展动态 42
2.6.1 法国 42
2.6.2 韩国 42
2.6.3 新加坡 43
第三章 2019-2021年中国大数据产业发展分析 44
3.1 2019-2021年中国大数据产业发展综述 44
3.1.1 大数据产业概念分析 44
3.1.2 大数据产业构建层次 44
3.1.3 大数据发展的必然性 44
3.1.4 大数据产业驱动主体 45
3.1.5 大数据产业发展阶段 46
3.1.6 地区大数据产业联盟 47
3.1.7 数字经济的发展水平 47
3.1.8 大数据总体市场规模 48
3.1.9 大数据核心产业规模 49
3.2 中国大数据产业发展进程分析 49
3.2.1 政策方面 49
3.2.2 技术方面 50
3.2.3 应用方面 51
3.2.4 试点方面 51
3.2.5 人才方面 51
3.3 2019-2021年大数据产业竞争格局 52
3.3.1 大数据相关企业规模概述 52
3.3.2 大数据产业竞争主体分类 52
3.3.3 大数据产业布局具体分析 52
3.3.4 产业链环节竞争格局分析 52
3.3.5 大数据竞争企业资本层次 53
3.3.6 大数据投资价值百强企业 53
3.3.7 大数据创新场景应用服务商 53
3.3.8 互联网企业布局大数据产业 54
3.3.9 大数据热点应用领域的竞争 55
3.3.10 大数据产业竞争趋势展望 55
3.4 2019-2021年中国大数据市场供需分析 55
3.4.1 大数据市场供给结构分析 55
3.4.2 主要行业大数据需求状况 56
3.4.3 企业大数据的应用及需求 56
3.4.4 大数据热点领域需求分析 57
3.4.5 企业大数据需求趋势分析 58
3.5 大数据行业上市公司运行状况分析 59
3.5.1 大数据行业上市公司规模 59
3.5.2 大数据行业上市公司分布 59
3.5.3 大数据行业经营状况分析 60
3.5.4 大数据行业盈利能力分析 61
3.5.5 大数据行业营运能力分析 61
3.5.6 大数据行业成长能力分析 61
3.5.7 大数据行业现金流量分析 62
3.6 中国大数据产业存在的问题 63
3.6.1 面临挑战分析 63
3.6.2 竞争壁垒问题 63
3.6.3 技术发展问题 63
3.6.4 成本投入问题 64
3.6.5 数据相关问题 64
3.6.6 数据安全问题 64
3.6.7 人才供需问题 65
3.7 中国大数据产业的发展策略 65
3.7.1 相关政策建议 65
3.7.2 推进研发应用 66
3.7.3 避免过度建设 66
3.7.4 提高数据安全 66
3.7.5 地区发展思路 66
3.7.6 推动标准建设 66
3.7.7 打破信息孤岛 67
3.8 疫情影响下大数据产业发展分析 68
3.8.1 疫情对企业的影响 68
3.8.2 行业大数据应用问题 68
3.8.3 疫情带来的行业机遇 69
3.8.4 互联网大数据防疫走热 69
3.8.5 疫情下电信大数据应用状况 69
3.8.6 疫情下政府大数据应用状况 70
3.8.7 疫情下工业大数据应用状况 71
3.8.8 疫情下金融大数据应用状况 71
3.8.9 疫情下医疗大数据应用状况 71
第四章 大数据产业上游——数据源存储层 72
4.1 数据基础设施发展综况 72
4.1.1 数据基础设施的范围 72
4.1.2 数据基础设施的特征 72
4.1.3 数据基础的相关企业 75
4.1.4 数据基础设施的展望 75
4.2 数据来源层分析 75
4.2.1 大数据的来源渠道 75
4.2.2 新技术带来数据增长 76
4.2.3 数据资源的网络基础 76
4.2.4 数据资源SWOT分析 77
4.2.5 数据资源获取难度 77
4.2.6 数据资源开放情况 78
4.3 数据存储层分析 78
4.3.1 大数据存储方式 78
4.3.2 大数据储存规模分析 80
4.3.3 大数据存储架构分析 81
4.3.4 数据仓库建设的重要性 83
4.3.5 新型MPP数据库的价值 83
4.4 数据存储中心建设状况 84
4.4.1 全球数据中心建设规模 84
4.4.2 国内数据中心建设规模 84
4.4.3 国内数据中心投资规模 84
4.4.4 数据中心市场竞争格局 84
4.4.5 数据中心硬件成本分析 85
4.4.6 国内数据中心投资机遇 85
4.4.7 数据中心总体发展趋势 85
4.4.8 数据中心绿色节能趋势 86
4.4.9 数据中心布局策略分析 86
4.5 数据资源型企业——电信运营商 86
4.5.1 中国移动 86
4.5.1.1 企业发展概况 86
4.5.1.2 大数据发展优势 87
4.5.1.3 大数据产品体系 87
4.5.2 中国电信 89
4.5.2.1 企业发展概况 89
4.5.2.2 大数据产业布局 90
4.5.2.3 加快数据项目建设 91
4.5.3 中国联通 92
4.5.3.1 企业发展概况 92
4.5.3.2 业务发展分析 92
4.5.3.3 大数据项目建设 92
4.5.3.4 联通大数据公司 93
4.6 数据资源型企业——BAT企业 94
4.6.1 阿里巴巴 94
4.6.1.1 企业发展概况 94
4.6.1.2 产品技术架构 94
4.6.1.3 大数据计算服务 95
4.6.1.4 主要大数据平台 95
4.6.1.5 企业数据库方案 95
4.6.2 百度公司 96
4.6.2.1 企业发展概况 96
4.6.2.2 大数据解决方案 96
4.6.2.3 大数据分析平台 96
4.6.2.4 数据安全方案 97
4.6.3 腾讯公司 97
4.6.3.1 企业发展概况 97
4.6.3.2 腾讯大数据平台 98
4.6.3.3 大数据技术架构 102
4.6.3.4 大数据布局动态 104
第五章 大数据产业中游——数据分析处理层 105
5.1 大数据处理及分析技术综况 105
5.1.1 大数据采集与预处理 105
5.1.2 数据处理框架分析 105
5.1.3 数据计算模式分析 107
5.1.4 数据分析细分领域 107
5.1.5 大数据分析的优劣势 107
5.2 大数据分析处理产业发展进程 108
5.2.1 技术生态分析 108
5.2.2 技术研发热点 108
5.2.3 技术应用领域 108
5.2.4 企业布局加快 110
5.2.5 技术发展趋势 111
5.3 大数据可视化分析技术分析 112
5.3.1 数据可视化的基本概述 112
5.3.2 数据可视化的应用优势 112
5.3.3 大数据可视化市场规模 113
5.3.4 大数据可视化市场格局 114
5.3.5 数据可视化的研究进展 114
5.3.6 数据可视化的应用工具 114
5.3.7 数据可视化面临的挑战 115
5.3.8 数据可视化技术发展趋势 116
5.4 大数据安全处理技术分析 116
5.4.1 大数据安全问题分析 116
5.4.2 大数据安全涉及的模块 118
5.4.3 数据安全防护技术分析 118
5.4.4 数据脱敏安全控制技术 119
5.4.5 大数据安全防护体系分析 119
5.5 大数据技术拥有型企业分析 121
5.5.1 拓尔思 121
5.5.1.1 企业发展概况 121
5.5.1.2 企业发展动态 121
5.5.2 同有科技 121
5.5.2.1 企业发展概况 121
5.5.2.2 大数据应用产品 122
5.5.3 浪潮集团 122
5.5.3.1 企业发展概况 122
5.5.3.2 数据基础模型 123
5.5.3.3 加快推进地区合作 123
5.5.3.4 建立智慧城市平台 124
5.5.3.5 推进数据社会化发展 125
5.5.4 华为公司 126
5.5.4.1 企业发展概况 126
5.5.4.2 大数据解决方案 126
5.5.4.3 大数据产业园建设 127
5.5.4.4 大数据产业合作 127
第六章 大数据产业下游——数据交易层 128
6.1 大数据交易层分析 128
6.1.1 大数据交易层分析 128
6.1.2 数据交易品种及类型 128
6.1.3 数据交易的影响因素 128
6.1.4 大数据交易标准体系 130
6.1.5 数据交易市场发展对策 131
6.2 大数据交易市场运行状况 131
6.2.1 大数据交易市场环境 131
6.2.2 大数据交易市场构成 131
6.2.3 大数据交易市场规模 131
6.2.4 大数据市场定价方式 132
6.2.5 细分大数据交易状况 132
6.2.6 全国首个交易中心成立 134
6.2.7 大数据交易场所主要类型 136
6.2.8 大数据交易逐步规范化 137
6.2.9 大数据交易市场人才需求 137
6.2.10 数据交易场所的问题及对策 138
6.3 国际重点大数据交易平台分析 143
6.3.1 Factual 143
6.3.2 Info Chimps 143
6.3.3 Microsoft Azure 143
6.3.4 Fujitsu 143
6.4 中国大数据交易平台发展综况 144
6.4.1 交易平台经营范围 144
6.4.2 交易平台发展背景 144
6.4.3 大数据交易典型平台 144
6.4.4 交易平台融资动态 149
6.4.5 平台未来发展策略 149
6.5 中国典型大数据交易平台分析 151
6.5.1 贵阳大数据交易所 151
6.5.1.1 平台发展概况 151
6.5.1.2 平台发展优势 152
6.5.1.3 平台发展劣势 152
6.5.1.4 平台运营标准 152
6.5.1.5 平台发展动态 153
6.5.2 数据堂交易平台 153
6.5.2.1 平台发展概况 153
6.5.2.2 平台发展优势 153
6.5.2.3 平台发展劣势 153
6.5.2.4 商业模式分析 154
6.5.3 中关村大数据交易平台 154
6.5.3.1 平台发展概况 154
6.5.3.2 平台发展优势 154
6.5.3.3 平台发展劣势 155
6.5.4 香港大数据交易所 155
6.5.4.1 平台发展概况 155
6.5.4.2 平台发展动态 156
第七章 大数据产业下游——数据应用层 157
7.1 大数据应用层分析 157
7.1.1 大数据应用层结构 157
7.1.2 大数据衍生应用层 157
7.2 大数据应用服务型企业介绍 158
7.2.1 百分点集团 158
7.2.1.1 企业发展概况 158
7.2.1.2 大数据产业布局 158
7.2.2 明略数据 158
7.2.2.1 企业发展概况 158
7.2.2.2 大数据分析产品 159
7.2.3 Talking Data 159
7.2.3.1 企业发展概况 159
7.2.3.2 未来发展态势 159
7.3 工业大数据 160
7.3.1 工业大数据基本概况 160
7.3.2 工业大数据发展阶段 160
7.3.3 工业大数据市场规模 160
7.3.4 工业大数据应用案例 161
7.3.5 工业大数据发展问题对策 162
7.3.6 工业大数据未来发展机会 162
7.4 医疗大数据 163
7.4.1 医疗大数据体系分析 163
7.4.2 医疗大数据应用场景 163
7.4.3 医疗大数据市场规模 164
7.4.4 医疗大数据市场供需 165
7.4.5 医疗大数据竞争格局 166
7.4.6 医疗大数据投资分布 166
7.4.7 医疗大数据应用案例 166
7.4.8 医疗大数据发展问题及对策 166
7.4.9 医疗大数据未来发展机会 168
7.5 金融大数据 168
7.5.1 金融大数据体系分析 168
7.5.2 金融大数据典型应用领域 169
7.5.3 金融大数据创新应用领域 170
7.5.4 金融大数据分析市场规模 170
7.5.5 金融大数据应用市场结构 171
7.5.6 金融大数据市场竞争格局 172
7.5.7 金融行业大数据发展特征 172
7.5.8 金融大数据安全挑战及对策 173
7.5.9 金融大数据未发展机会分析 173
7.6 交通大数据 173
7.6.1 交通大数据应用价值分析 173
7.6.2 交通大数据应用状况分析 173
7.6.3 交通行业大数据应用需求 174
7.6.4 交通大数据城市建设试点 174
7.6.5 城市交通大数据应用产业链 175
7.6.6 城市交通大数据应用规模 175
7.6.7 城市交通大数据竞争格局 175
7.6.8 交通大数据应用案例分析 176
7.6.9 交通大数据应用问题及对策 176
7.6.10 交通大数据应用未来发展展望 178
7.7 电信大数据 179
7.7.1 电信大数据的发展阶段 179
7.7.2 电信大数据源供给规模 179
7.7.3 电信大数据应用需求分析 180
7.7.4 电信行业大数据应用情况 180
7.7.5 运营商大数据的应用模式 180
7.7.6 电信行业大数据应用案例 181
7.7.7 电信大数据应用痛点分析 181
7.7.8 电信大数据发展机会分析 182
7.8 零售大数据 183
7.8.1 零售大数据发展概况 183
7.8.2 零售行业数据采集方式 183
7.8.3 零售行业大数据应用需求 184
7.8.4 零售行业大数据应用案例 186
7.8.5 大数据下的新零售模式 187
7.8.6 零售大数据发展问题及对策 190
7.8.7 企业应用零售大数据的方向 191
7.9 电商大数据 192
7.9.1 电商大数据的主要来源 192
7.9.2 大数据处理对电子商务的影响 192
7.9.3 电子商务大数据的应用需求 193
7.9.4 电子商务大数据的具体应用 193
7.9.5 数据分析提高电商企业绩效 195
7.9.6 全球首个电商大数据指数发布 195
7.9.7 政府重视电商大数据共享工作 196
7.9.8 电商大数据应用的挑战及对策 196
7.10 政府大数据 198
7.10.1 政府数据资产基本分类 198
7.10.2 政府大数据的顶层设计 198
7.10.3 政府大数据的经济价值 198
7.10.4 政府部门大数据应用案例 199
7.10.5 全国公安大数据项目状况 200
7.10.6 政府大数据信息公开需求 200
7.10.7 政府大数据未来发展展望 200
第八章 2019-2021年大数据应用软件及设备分析 201
8.1 大数据软件公司运行 201
8.1.1 大数据软件行业上市公司规模 201
8.1.2 大数据软件行业上市公司分布 202
8.1.3 大数据软件行业经营状况分析 202
8.1.4 大数据软件行业盈利能力分析 203
8.1.5 大数据软件行业营运能力分析 204
8.1.6 大数据软件行业成长能力分析 204
8.1.7 大数据软件行业现金流量分析 204
8.2 大数据应用软件分析 205
8.2.1 大数据软件构成框架 205
8.2.2 大数据典型软件分析 205
8.2.3 智能软件的应用价值 206
8.2.4 大数据软件市场规模 206
8.2.5 大数据软件发展方向 207
8.3 大数据硬件设备分析 208
8.3.1 大数据硬件构成框架 208
8.3.2 大数据主要硬件设备 209
8.3.3 大数据硬件市场规模 209
8.4 大数据一体机设备分析 210
8.4.1 大数据一体机简介 210
8.4.2 大数据一体机的优劣分析 210
8.4.3 大数据一体机的用户类型 211
8.4.4 国外竞争格局与品牌分布 211
8.4.5 国内市场竞争格局分析 211
8.4.6 国内企业竞争优劣势分析 212
8.4.7 国内主流品牌及其特点 212
第九章 2019-2021年大数据产业发展模式探究 215
9.1 大数据交易模式分析 215
9.1.1 以数据运营方式为分类标准 215
9.1.2 以大数据结构化程度为分类标准 216
9.1.3 以数据产权转让形式为分类标准 216
9.2 大数据行业盈利模式分析 217
9.2.1 解决方案 217
9.2.2 基础设施 223
9.2.3 数据产品 223
9.2.4 行业应用 223
9.3 大数据行业商业模式分析 224
9.3.1 B2B大数据应用模式 224
9.3.2 技术提供及软件开发 226
9.3.3 大数据咨询分析服务 229
9.3.4 大数据服务市场规模 229
9.3.5 大数据通用服务模式 230
9.3.6 自有平台大数据分析 231
9.3.7 信息订制与采购模式 231
9.3.8 信息数据租售模式 231
9.4 企业大数据商业化应用模式 232
9.4.1 企业大数据的基本构成 232
9.4.2 企业大数据商业化应用背景 232
9.4.3 企业大数据商业化应用层面 232
9.4.4 企业大数据商业化应用重点 233
9.4.5 企业大数据商业化应用关键 234
9.4.6 企业大数据商业化应用途径 234
第十章 2019-2021年重点区域大数据行业发展分析 236
10.1 中国大数据产业区域发展格局 236
10.1.1 国家大数据综合试验区 236
10.1.2 大数据企业业务区域分布 236
10.1.3 地区大数据管理机构设置 236
10.1.4 城市大数据人才储备状况 237
10.2 大数产业区域发展指数分析 238
10.2.1 各省大数据发展排名 238
10.2.2 各省大数据排名变动 240
10.2.3 区域大数据发展指数 240
10.2.4 各省大数据发展类型 243
10.2.5 各省分指数评价分析 244
10.3 大数据产业园区发展分析 245
10.3.1 大数据产业园概述 245
10.3.2 大数据产业园区分类 245
10.3.3 大数据产业园数量规模 245
10.3.4 大数据产业园典型模式 245
10.3.5 产业园面临机遇与挑战 247
10.3.6 国家级新区布局大数据 248
10.4 京津冀大数据产业集群 249
10.4.1 京津冀地区经济运行特点 249
10.4.2 京津冀大数据产业发展综况 249
10.4.3 河北省大数据产业发展状况 250
10.4.4 北京市大数据产业发展状况 251
10.4.5 天津市大数据产业发展综况 252
10.4.6 天津市大数据安全布局动态 253
10.5 珠三角大数据产业集群 255
10.5.1 珠三角地区基本运行状况 255
10.5.2 珠三角大数据产业发展特点 256
10.5.3 大数据试验区建设方案出台 257
10.5.4 广东省大数据产业发展格局 257
10.5.5 广州市大数据产业发展布局 258
10.5.6 深圳市大数据产业发展状况 258
10.6 长三角大数据产业集群 258
10.6.1 长三角地区基本发展状况 258
10.6.2 长三角大数据产业发展综况 259
10.6.3 长三角大数据产业发展特点 260
10.6.4 上海市大数据产业发展布局 260
10.6.5 浙江省大数据产业发展状况 261
10.7 西南大数据产业集群 262
10.7.1 西南地区基本发展状况 262
10.7.2 西南大数据产业发展潜力 263
10.7.3 重庆市大数据产业发展状况 264
10.7.4 四川省大数据产业发展布局 265
10.8 其他地区大数据产业发展动态 266
10.8.1 内蒙古 266
10.8.2 河南省 266
10.8.3 山东省 268
10.8.4 山西省 269
10.8.5 安徽省 270
10.8.6 湖南省 272
10.8.7 江西省 272
10.8.8 海南省 273
10.9 典型发展案例——贵州大数据产业发展经验 273
10.9.1 贵州大数据发展机遇及优势 273
10.9.2 贵州省大数据发展地位 275
10.9.3 贵州大数据产业优惠政策 275
10.9.4 贵州省数字设施投资状况 278
10.9.5 贵州大数字产业运行状况 278
10.9.6 贵州大数据典型企业名单 279
10.9.7 贵阳市大数据发展状况 281
10.9.8 贵安新区大数据建设状况 281
10.9.9 贵州大数据应用状况分析 281
10.9.10 贵州省大数据融合发展方案 283
第十一章 中国大数据产业投资价值分析 290
11.1 大数据产业投资价值及机会评估 290
11.1.1 投资价值综合评估 290
11.1.2 市场投资机会评估 290
11.1.3 投资发展动力评估 291
11.1.4 投资进入时机分析 293
11.1.5 产业投资象项分布 293
11.2 大数据行业投资壁垒分析 294
11.2.1 竞争壁垒 294
11.2.2 技术壁垒 295
11.2.3 资金壁垒 295
11.2.4 政策壁垒 295
11.3 大数据产业投资风险及防范 296
11.3.1 大数据行业投资风险综述 296
11.3.2 数据的流动性和可获取性风险 296
11.3.3 大数据安全风险及防范机制 296
11.3.4 大数据项目投资风险急剧增加 298
11.3.5 大数据产业投资建议与策略 299
11.3.6 评估大数据产业投资回报的措施 300
第十二章 中国大数据产业投融资分析 302
12.1 A股及新三板上市公司在大数据行业投资动态分析 302
12.1.1 投资项目综述 302
12.1.2 投资区域分布 302
12.1.3 投资模式分析 303
12.1.4 典型投资案例 304
12.2 大数据行业投融资热点分析 304
12.2.1 大数据产业投资热点 304
12.2.2 数据源及流通领域 305
12.2.3 软硬件产品领域 305
12.2.4 应用端领域 305
12.3 中国大数据产业融资动态分析 306
12.3.1 教育大数据企业融资动态 306
12.3.2 保险大数据公司融资布局 306
12.3.3 大数据软件企业融资布局 306
12.3.4 酒店大数据运营投资项目 307
12.3.5 数据搜索公司融资动态 307
12.3.6 大数据安全企业融资动态 307
12.3.7 大数据基础设施提供商融资 308
12.3.8 媒体大数据企业融资动态 308
12.3.9 医疗大数据企业融资动态 309
12.4 中国大数据产业投资项目案例 310
12.4.1 城市数据湖运营项目 310
12.4.2 大数据系统平台项目 311
12.4.3 大数据产业园建设项目 311
12.4.4 大数据管理平台建设项目 312
12.5 中国大数据产业链投资机会分析 312
12.5.1 硬件层面投资机会分析 312
12.5.2 软件层面投资机会分析 312
12.5.3 信息服务层面投资机会 313
第十三章 大数据产业发展前景及趋势 314
13.1 全球大数据产业发展前景及趋势预测 314
13.1.1 全球大数据企业竞争趋势 314
13.1.2 全球大数据产业发展趋势 318
13.1.3 全球大数据市场发展热点展望 319
13.2 中国大数据产业发展机遇及前景预测 320
13.2.1 整体发展驱动分析 320
13.2.2 行业未来发展特点 321
13.2.3 大数据市场热点分析 322
13.2.4 大数据市场重点内容 323
13.2.5 大数据人才需求预测 323
13.3 中国大数据产业发展趋势展望 323
13.3.1 信息消费逐步提质升级 323
13.3.2 工业互联网建设进程加快 324
13.3.3 “一带一路”数据合作形成 324
13.3.4 大数据治理科技应用广泛 325
13.3.5 大数据相关立法进程加快 326
13.3.6 大数据与区块链融合提速 326
13.4 2021-2025年中国大数据产业预测分析 327
第十四章 大数据产业发展政策分析 329
14.1 大数据产业政策体系分析 329
14.1.1 发达国家大数据政策对比 329
14.1.2 中国大数据产业政策汇总 332
14.1.3 中国大数据产业政策特点 335
14.1.4 中国大数据产业发展纲要 335
14.1.5 大数据标准化白皮书分析 335
14.1.6 大数据产业管理机制加强 336
14.2 大数据产业应用类政策分析 337
14.2.1 工业大数据政策环境分析 337
14.2.2 金融机构大数据治理规范 337
14.2.3 医疗大数据政策总体分析 338
14.2.4 交通运输大数据发展纲要 339
14.2.5 交通运输新基建指导意见 344
14.2.6 生态环境大数据重点布局 349
14.2.7 工业互联网数据应用政策 354
14.2.8 大数据防范网络诈骗方案 355
14.3 大数据产业相关规划 356
14.3.1 大数据产业“十三五”内容回顾 356
14.3.2 “十四五”大数据产业规划进展 356
14.3.3 “十四五”规划大数据产业相关 357
14.4 大数据产业区域性政策规划 358
14.4.1 内蒙古数字经济发展意见 358
14.4.2 河北大数据产业提升计划 363
14.4.3 北京大数据相关支持政策 371
14.4.4 河南省数据产业发展规划 377
14.4.5 山西大数据应用促进条例 383
14.4.6 湖北省数字政府建设规划 388
14.4.7 湖南省软件产业振兴计划 389
14.4.8 江苏省数字经济发展意见 402
14.4.9 广西省推动数据应用意见 409
14.4.10 贵州大数据标准建设规划 416
14.4.11 福建省新基建设建设计划 417
图表目录
图表1 2019-2021年全球大数据行业储量规模 24
图表2 2020年全球大数据细分市场结构 25
图表3 2020年全球大数据产量区域分布 26
图表4 2021数字经济城市发展百强榜 48
图表5 大数据创新场景应用服务商 53
图表6 2019-2021年中国大数据产业经营规模 60
图表7 2019-2021年中国大数据行业盈利能力 61
图表8 2019-2021年中国大数据行业营运能力 61
图表9 2019-2021年中国大数据行业发展能力 61
图表10 2019-2021年中国大数据行业现金流量 62
图表11 2019-2021年中国大数据储量规模 80
图表12 大数据技术架构 102
图表13 数据处理系统框架 105
图表14 2019-2021年中国大数据产业应用工业大数据市场规模 161
图表15 2019-2021年中国大数据产业应用医疗大数据市场规模 164
图表16 2019-2021年中国大数据产业应用金融大数据市场规模 170
图表17 2020年中国大数据软件市场梯队分布 201
图表18 2020年中国大数据软件行业上市公司区域分布 202
图表19 2019-2021年6月中国大数据软件行业销售收入 202
图表20 2019-2021年中国大数据软件盈利能力 203
图表21 2019-2021年中国大数据软件营运能力 204
图表22 2019-2021年中国大数据软件发展能力 204
图表23 2019-2021年6月中国大数据软件市场规模 207
图表24 大数据硬件构成框架 208
图表25 2019-2021年6月中国大数据硬件市场规模 209
图表26 2020年大数据一体机设备国外竞争格局与品牌分布 211
图表27 中国各地区大数据管理机构成立概况 236
图表28 2020年各省份大数据整体发展水平 238
图表29 西部地区大数据发展水平 241
图表30 中部地区大数据发展水平 242
图表31 东北地区大数据发展水平 243
图表32 各省大数据发展类型 243
图表33 2019-2021年6月京津冀大数据产业市场规模 250
图表34 2019-2021年6月河北省大数据产业市场规模 250
图表35 2019-2021年6月北京市大数据产业市场规模 251
图表36 2019-2021年6月天津市大数据产业市场规模 252
图表37 2019-2021年6月珠三角大数据产业市场规模 256
图表38 2019-2021年6月长三角大数据产业市场规模 259
图表39 上海市大数据规划图 260
图表40 2021年河南省大数据产业发展试点示范项目拟入选名单 266
图表41 贵州大数据企业50强名单（排名不分先后） 279
图表42 大数据行业投资价值综合评估 290
图表43 大数据市场机会整体评估表 290
图表44 大数据投资发展动力评估表 291
图表45 大数据产业生命周期 293
图表46 大数据产业投资象项 294
图表47 2020年A股及新三板上市公司大数据投资区域分布 302
图表48 2021-2025年中国大数据产业市场规模预测 327
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